Etude des facteurs prédictifs de la désinsertion professionnelle L’utilisation de la big data en santé au travail dans la prévention primaire des sorties d’emploi

Avec plus de 500 000 salariés par an concernés, la désinsertion professionnelle est un problème de santé publique. Si le maintien dans l’emploi, la pénibilité au travail et les facteurs prédictifs de la désinsertion professionnelle sont un enjeu majeur, ces thématiques restent peu étudiées. D’autre part, les rares travaux et publications internationales se focalisent sur un nombre très limité de facteurs, ne prennent pas en compte le salarié dans sa globalité (pas de prise en compte des trois dimensions de la santé de l’OMS), et souffrent de faiblesses dans l’analyse des données (variables de confusions, trajectoires individuelles, changement d’états). L’objectif est d’apporter des réponses dans l’identifications des facteurs prédictifs de la désinsertion professionnelle grâce aux données massives de Santé au travail. Les approches statistiques envisagées reposent sur des modèles pour données répétées (modèles mixtes et modèles de trajectoires), des modèles pour données censurées (modèles de survie et modèles multi-états de Markov), prenant en compte les différentes sources de variabilité latentes (effet « grappes » (entreprises) et effet « clusters » (profils de caractéristiques communes des salariés)).